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（图片来源：全景视觉）
经济观察网 记者 陈白 “人工智能产业化发展地形已经初现端倪”。
这一判断，来自于2019年4月9日清华大学全球产业研究院与百度大学Alpha学院联合发布的《产业智能化白皮书》（以下简称“白皮书”）。在白皮书发布会上，清华大学全球产业研究院副院长朱恒源在接受经济观察网记者采访时表示，未来中国有可能成为人工智能产业技术应用最发达的市场。但要从现在走到未来，要从现在的初露端倪到最后的成峰成山，需要技术领先企业、也需要产业界、消费者以及研究者共同去塑造。
这份“白皮书”聚焦于人工智能产业化发展历程和现状，从产业演进的视角具体探讨不同人工智能技术的产业化发展历程，分析产业化发展状况。清华大学全球产业研究院副院长朱恒源教授在对报告进行解读时指出，新技术只有从实验室走向产业化，才能持续创造价值，而嵌入现有产业价值链，通过填补其中的结构洞，进而发展出适用的应用场景，是一条重要的路径。
“具体到AI技术也是如此，因此，从产业演进视角去考察热点技术与场景的人工智能产业化成熟度，是我们这个‘白皮书’的焦点所在。“朱恒源介绍说，“用以观察的工具，则是清华大学全球产业研究院基于战略节奏理论发展出的新技术产业化成熟度评估框架——TUMC模型。”
TUMC模型
《白皮书》中TUMC模型，是清华大学全球产业研究院基于战略节奏理论发展而来的，是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具，综合考察技术、用户效用、市场以及产业链4个维度，每个维度又根据成熟程度分为2个节点。TUMC模型可深入到产业结构的内部，分析新兴技术产业化发展的动力机制，评估新产业的成熟度，探讨新兴技术的产业化情况。
借助TUMC 模型，《白皮书》研究发现，包括智能推荐、计算机视觉、智能语音语义等技术在内的主要人工智能的热点技术产业化成熟度较高，其AI相关技术与产品能够很好的融合到已有产业链中，新的产业要素和新的产业链结构正在形成。
但在直接面对新需求的、开拓性综合应用场景中，人工智能技术的产业化成熟度要低一些。比如智能家居、智慧城市等，尚未出现清晰的应用场景及对应的“杀手级应用”，这也是未来人工智能企业的重要机会。
智能化转型方法论
通过对人工智能产业化成熟度的研究，这份《白皮书》为处于智能化转型中的企业提出4点建议：
（1）从企业业务（to B业务）入手，这是人工智能厂商当前时期发展的一个合适起点。
（2）在已有产业中发掘合适自己人工智能产品的应用场景，这是人工智能产业化的“锚点”。 通常，人工智能的应用率先从提升效率、 降低成本方面起步。然后才会发掘出全新的应用场景，为用户创造 全新的价值。
（3）“锁定”早期用户，跟随用户成长。在业务发展中理解需求并打磨产品。虽然早期用户规模小，但他们对于企业产品创新非常重 要。如果企业能够“跟得上”快速变化的用户需求，那么，在技术维度发展出主导设计、突破第二节点过程中就不会掉队，甚至可能成为引领者。这也是用户规模逐渐成长达到可持续扩散的过程。
（4）随着产业化的发展，与人工智能相关的新的产业要素将会逐渐出现，企业可以根据自身基础，选择、建设或投资与自身业务协同的 产业新要素，从而能够为未来市场爆发做好准备。
《白皮书》指出，人工智能和大数据、云计算、物联网共同组成智能产业革命通用技术最关键的部分，它们在实际的产业应用中是紧密相连的。人工智能的厂商要密切关注大数据、云计算等新一代信息技术的发展，它们的协同发展和应用推动产业智能化新范式的最终实现。拥有人工智能算法和大数据、云计算的大型科技企业在产业智能化中具备巨大的发展潜力。
清华大学全球产业研究院是依托清华大学经济管理学院建立的清华大学校级研究机构。目前，全球产业研究院聚焦创新与产业升级、新兴产业培育与全球产业转移，核心研究领域包括智能制造、数字化转型、产业与企业生态、医疗健康、房地产、汽车、新能源、新一代信息技术和教育科技等。截至目前，研究院已发布多项研究成果，包括《战略节奏》、《跃迁：中国制造未来十年》、《创业八讲》等著作。
2019-04-18 22:59:38
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